说明：  KNN 算法其实简单的说就是“物以类聚”，也就是将新的没有被分类的点分类为周围的点中大多数属于的类。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类，思想很简单：如果一个样本的特征空间中最为临近（欧式距离进行判断）的K个点大都属于某一个类，那么该样本就属于这个类。这就是物以类聚的思想。

说明：一种简单的fcm分割，很好用的啊！模糊((FCM,Fuzzy c-Means)类型算法的理论最为完善、应用也最为广泛。它把聚类归结成一个带约束的非线性规划问题，通过优化求解获得数据集的模糊划分和聚类。该方法设计简单，解决问题的范围广，并易于在计算机上实现。因此，随着计算机的应用和发展，基于目标函数的...

matlab 分割 图像 fcm

说明：应用背景 对于K-medoids的原点敏感性问题以及庞大资源群使其功能下降等明显的缺点，学者们研发了一个依靠原点微量调整和增量原点延迟集选的优化 K-medoids 聚类算法。新的算法就是基于微量调整的形式来改善原始点，用原点集合渐渐的展开计算方法以便有效的减少原点替换的运行时间。结论如我们...

matlab 实现

说明：图论相关论文

图论、排队论算法

说明：利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，MinkowskiMethod算法 ,最终的权值矩阵就是滤波器的系数，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，信号维数的估计，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析。

说明：用fisher分类法实现了最佳投影，实现了分类，用c-means方法实现了聚类，训练了感知器

说明：聚类算法：k―medoids 方法。这儿选取一个对象叫做mediod来代替上面的中心 的作用，这样的一个medoid就标识了这个类。步骤： 1，任意选取K个对象作为medoids（O1,O2,…Oi…Ok）。 以下是循环的： 2，将余下的对象分到各个类中去（根据与medoid最相近的原则）； 3，对...

matlab 犯错

说明：应用背景fffeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeee AW ayrrybryk50y4ik4y几种算法通用 ； ；和技术已经开发了用于图像分割。为了是有用的，这些技术必须结合特定领域的具体知识，以有效地解决域的分割问题。阈值[...

matlab

说明：到达过程是的泊松过程，该函数用来计算任意函数的一阶偏导数(数值方法),高斯白噪声的生成程序，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，最小二乘回归分析算法，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析。

说明：可直接计算得到多重分形谱,基于欧几里得距离的聚类分析，是路径规划的实用方法，Relief计算分类权重，搭建OFDM通信系统的框架，通过虚拟阵元进行DOA估计。